CN116723526A - 一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法 - Google Patents
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Abstract
本申请属于计算资源优化领域，提供了一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，包括以下步骤：输入系统参数；对系统中的车辆任务需求进行统计和分析；分析车辆队列和无人机的相对位置和传输质量；车辆队列产生的高于车辆计算期望的配额的计算任务，卸载在无人机进行计算，结合步骤3的车辆队列和无人机的相对位置和传输质量，分析协同任务计算的计算成本；对系统中的计算资源进行鲁棒优化分配，使得节点的负载均衡，同时最小化计算成本。本申请方法分析协同计算的传输成本，确定车辆计算期望的配额，实现计算任务的协同分配决策，适应车辆动态行为和任务需求的变化。
Description
技术领域
本申请涉及一种组网的计算资源优化方法技术领域，特别涉及一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着汽车自动驾驶和车联网技术的不断发展，车辆之间的协作和通信变得越来越重要。在车联网系统中，车辆之间可以通过无线通信相互协作，由无人机辅助，共同处理一些复杂的计算任务，以提高系统的计算效率。然而，在实际操作中，车辆和无人机之间的协作和通信需要受到许多因素的影响，例如通信参数、车辆计算能耗、时间延迟系数、车辆队列计算能力上限等。因此，如何根据不同交通场景设定合适的通信参数，并根据车辆队列产生计算任务的参数和计算能力上限，确定车辆计算期望的配额，实现计算任务的协同分配决策，成为了当前车联网系统研究中的重要问题。
目前，针对无人机辅助的车辆队列计算任务分配问题，主要有两种解决方案：一种是根据车辆的速度、距离等因素进行静态分配，另一种是根据车辆的动态行为进行动态分配。静态分配方案存在的问题是，分配结果可能存在不公平性，导致某些车辆需要长时间等待任务，而其他车辆则可以迅速完成任务。动态分配方案存在的问题是，任务分配过程可能存在不稳定性和不可预测性，导致任务完成效率不高。
现有技术中，一些研究者提出了基于能耗和时间延迟系数的计算任务分配方法。这种方法通过考虑车辆的计算能耗和时间延迟系数，来确定车辆队列中每个车辆应该处理的计算任务数量。然而，这种方法只考虑了车辆自身的计算能耗和时间延迟系数，而没有考虑到车辆和无人机之间的通信成本。因此，这种方法在某些场景下可能会导致计算任务的分配不合理，从而影响车联网系统的整体计算效率。
因此，为了提高车辆队列计算任务分配的效率和公平性，需要提出一种协同分配决策办法，以更好地适应车辆动态行为和任务需求的变化。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，该方法通过设定通信参数集合，车辆计算的能耗和时间延迟系数和车辆队列计算能力上限，分析协同任务计算的传输成本，最终确定车辆计算期望的配额，实现计算任务的协同分配决策，好地适应车辆动态行为和任务需求的变化。
本申请提供了一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，确定车辆计算期望的配额，实现车辆队列随机任务的协同分配，包括以下步骤：
步骤S1、输入系统参数，包括通信参数集合，车辆计算的能耗和时间延迟系数/>和/>，车辆队列计算能力上限/>，车辆队列产生计算任务的参数/>和/>；
步骤S2、对系统中的车辆任务需求进行统计和分析；
步骤S3、分析车辆队列和无人机的相对位置和传输质量；
步骤S4、车辆队列产生的高于车辆计算期望的配额的计算任务，卸载在无人机进行计算，结合步骤 3 的车辆队列和无人机的相对位置和传输质量，分析协同任务计算的计算成本/>；
步骤S5、对系统中的计算资源进行鲁棒优化分配，使得节点的负载均衡，同时最小化计算成本；
优选地，系统由搭载云端计算资源的无人机、搭载车辆计算资源的车辆队列构成，无人机可以为车辆提供局部互联网服务。
优选地，车辆计算的能耗和时间延迟系数和/>的和为1。
优选地，所述步骤S2中，车辆随时间随机产生任务需求，该变量遵循以/>为均值，以/>为方差的正态分布，i为车辆编号，/>，N为车辆数量。
优选地，所述步骤 S3 中，分析车辆队列和无人机传输质量的具体方法为：
S301. 计算信道增益：
其中为第/>辆车辆第/>个时隙的三维位置、/>为无人机第/>个时隙的三维位置，/>为发射机和接收机在单位距离处的接收功率，/>表示向量的L2范数，/>，N为车辆数量；
S302. 计算车辆到无人机的任务传输速率：
其中为无人机和车辆上发射机的发射功率，/>为车辆的通信带宽，/>为传输过程中信道噪声的功率谱密度；
S303. 计算无人机到车辆的任务传输速率：
其中为下行链路的可用带宽，/>为传输过程中信道噪声的功率谱密度。
优选地，所述步骤 S4 中，分析协同任务计算的计算成本的具体方法为：
S401. 定义协同计算的任务量：
定义第时隙第/>辆车计算的任务量为/>，定义在无人机计算的任务量为：
其中为第/>时隙第/>辆车产生的任务量，i为车辆编号，/>，N为车辆数量；
S402. 计算协同任务计算的计算成本：
（1）本地处理任务量需要消耗的能量和时间分别为：
其中为车辆/>的固定CPU周期频率，/>是常量；
（2）车辆计算的成本：
其中和/>为车辆计算的能耗和时间延迟系数；
（3）无人机计算的时间延迟包括：
上行链路传输数据的时间
下行链路传输数据的时间
边缘云端的计算时间
其中参数（/>）表示输入的数据量大小和计算得到的结果数据量大小的比例，/>为无人机的计算频率，定义无人机计算的成本/>为以上三种时间延迟的代数和：
计算总计算成本：
其中，服从/>为均值、以/>为方差的随机分布函数/>，
，/>。
优选地，所述鲁棒优化分配是指采用不确定性推理技术和风险分析技术，通过对任务需求的不确定性和变化性进行分析，采用动态调整策略来优化计算资源分配。
优选地，所述步骤 S5 鲁棒优化分配的具体方法为：
为了确定每个时隙中车辆/>决定车辆计算承担的计算负载/>，定义以下优化公式：
其中，表示求得使计算总成本最大的随机分布函数/>，/>为所有车辆所有时隙期望本地处理的最大负载。
优选地，所述计算资源包括硬件资源和软件资源，具体包括CPU、GPU、内存、存储、网络。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
本申请通过设定不同的通信参数和车辆计算的能耗和时间延迟系数等参数，可以更好地适应不同的交通场景和计算任务的特点，降低车辆的能耗和传输成本，从而提高系统的运行效率。
本申请可以在资源有限的条件下实现资源的合理再分配，在实际应用中，车辆队列计算任务的数量和处理强度往往非常大，这会导致系统的压力和风险增加，本申请的方法可以通过优化任务分配方式，提高系统的可靠性和稳定性，降低系统的压力和风险。
本申请可以更好地适应不同的交通场景和计算任务的特点，提高系统的计算效率，实现节点之间的协作和通信，从而提高系统的运行效率和用户体验。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本申请一种实施例的应用场景示意图，
图2是本申请一种实施例的分配决策方法流程示意图，
图3是本申请一种实施例的计算卸载方法流程示意图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本申请作进一步说明。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
如图1所示，本申请提供了一种车辆队列计算任务的协同分配决策系统由搭载云端计算资源的无人机、搭载车辆计算资源的车辆队列构成，无人机可以为车辆提供局部互联网服务，车辆队列随时间随机产生任务需求，该变量遵循以/>为均值，以/>为方差的正态分布，该变量遵循以/>为均值，以/>为方差的正态分布，i为车辆编号，/>，N为车辆数量。
本申请采用协作通信技术和网络拓扑技术，使得节点之间的协作和通信能够更有效地实现，同时能够提高空地协同组网的计算效率。
如图2和图3所示，本申请还提供了基于上述系统的一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，所述方法确定车辆计算期望的配额，实现车辆队列随机任务的协同分配，包括以下步骤：
步骤S1、输入系统参数，包括通信参数集合，车辆计算的能耗和时间延迟系数/>和/>，车辆队列计算能力上限/>，车辆队列产生计算任务的参数/>和/>；
步骤S2、对系统中的车辆任务需求进行统计和分析；
步骤S3、分析车辆队列和无人机的相对位置和传输质量；
步骤S4、车辆队列产生的高于车辆计算期望的配额的计算任务，卸载在无人机进行计算，结合步骤 3 的车辆队列和无人机的相对位置和传输质量，分析协同任务计算的计算成本/>；
步骤S5、对系统中的计算资源进行鲁棒优化分配，使得节点的负载均衡，同时最小化计算成本。
本申请的方法在计算资源划分和分配过程中，采用分布式鲁棒算法进行处理，通过对节点任务需求的不确定性和变化性进行分析，采用不确定性推理技术和风险分析技术，使得任务需求的确定性和不确定性能够得到有效的平衡，采用动态调整策略来优化计算资源分配，使得计算资源能够更有效地分配和利用。
具体地，车辆计算的能耗和时间延迟系数和/>的和为1。
具体地，所述步骤 S3 中，分析车辆队列和无人机传输质量的具体方法为：
S301. 计算信道增益：
其中为第/>辆车辆第/>个时隙的三维位置、/>为无人机第/>个时隙的三维位置，/>为发射机和接收机在单位距离处的接收功率，/>表示向量的L2范数，/>，/>为车辆数量；
S302. 计算车辆到无人机的任务传输速率：
其中为无人机和车辆上发射机的发射功率，/>为车辆的通信带宽，/>为传输过程中信道噪声的功率谱密度；
S303. 计算无人机到车辆的任务传输速率：
其中为下行链路的可用带宽，/>为传输过程中信道噪声的功率谱密度。
所述步骤S301中，为发射机和接收机在单位距离处的接收功率，所述单位距离为1米；/>、/>可由GPS或北斗定位技术确认，或者基于基站的无线定位技术，具体定位技术不做限制。
具体地，所述步骤 S4 中，分析协同任务计算的计算成本的具体方法为：
S401. 定义协同计算的任务量：
定义在第时隙第/>辆车计算的任务量为/>，定义在无人机计算的任务量为：
其中为第/>时隙第/>辆车产生的任务量，/>为车辆编号，/>，/>为车辆数量；
S402. 计算协同任务计算的计算成本：
（1）本地处理任务量需要消耗的能量和时间分别为：
其中为车辆/>的固定CPU周期频率，/>是常量；
（2）车辆计算的成本：
其中和/>为车辆计算的能耗和时间延迟系数；
（3）无人机计算的时间延迟包括：
上行链路传输数据的时间
下行链路传输数据的时间
边缘云端的计算时间
其中参数（/>）表示输入的数据量大小和计算得到的结果数据量大小的比例，/>为无人机的计算频率，定义无人机计算的成本/>为以上三种时间延迟的代数和：
计算总计算成本：
其中，服从/>为均值、以/>为方差的随机分布函数/>，
，/>。
具体地，所述鲁棒优化分配是指采用不确定性推理技术和风险分析技术，通过对任务需求的不确定性和变化性进行分析，采用动态调整策略来优化计算资源分配。
具体地，所述步骤 S5 鲁棒优化分配的具体方法为：
为了确定每个时隙中车辆/>决定车辆计算承担的计算负载/>，定义以下优化公式：
其中，表示求得使计算总成本最大的随机分布函数/>，/>为所有车辆所有时隙期望本地处理的最大负载。
第一条约束表示所有所有车辆所有时隙的计算配额之和小于期望本地处理的最大负载，第二条约束表示车辆所有时隙的计算配额为非负，通过用分布式鲁棒算法求解，得到车辆计算期望的配额，第三条约束表示车辆队列车辆的计算需求非负，车辆计算期望的配额/>即为通过上述公式计算的/>集合。
所述计算资源包括硬件资源和软件资源，具体包括CPU、GPU、内存、存储、网络。
以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本申请的具体实施方式进行了描述，但并非对本申请保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本申请的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本申请的保护范围以内。
Claims (9)
1.一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于，确定车辆计算期望的配额，实现车辆队列随机任务的协同分配，包括以下步骤：
步骤S1、输入系统参数，包括通信参数集合，车辆计算的能耗和时间延迟系数/>和/>，车辆队列计算能力上限/>，车辆队列产生计算任务的参数/>和/>；
步骤S2、对系统中的车辆任务需求进行统计和分析；
步骤S3、分析车辆队列和无人机的相对位置和传输质量；
步骤S4、车辆队列产生的高于车辆计算期望的配额的计算任务，卸载在无人机进行计算，结合步骤 3 的车辆队列和无人机的相对位置和传输质量，分析协同任务计算的计算成本/>；
步骤S5、对系统中的计算资源进行鲁棒优化分配，使得节点的负载均衡，同时最小化计算成本。
2. 根据权利要求 1 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于：
系统由搭载云端计算资源的无人机、搭载车辆计算资源的车辆队列构成，无人机可以为车辆提供局部互联网服务。
3. 根据权利要求 1 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于：
车辆计算的能耗和时间延迟系数和/>的和为1。
4. 根据权利要求 1 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于：
所述步骤S2中，车辆随时间随机产生任务需求，该变量遵循以/>为均值，以/>为方差的正态分布，/>为车辆编号，/>，/>为车辆数量。
5. 根据权利要求 1 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于：
所述步骤 S3 中，分析车辆队列和无人机传输质量的具体方法为：
S301. 计算信道增益：
其中为第/>辆车辆第/>个时隙的三维位置、/>为无人机第/>个时隙的三维位置，/>为发射机和接收机在单位距离处的接收功率，/>表示向量的L2范数，/>，/>为车辆数量；
S302. 计算车辆到无人机的任务传输速率：
其中为无人机和车辆上发射机的发射功率，/>为车辆的通信带宽，/>为传输过程中信道噪声的功率谱密度；
S303. 计算无人机到车辆的任务传输速率：
其中为下行链路的可用带宽，/>为传输过程中信道噪声的功率谱密度。
6. 根据权利要求 5 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于：
所述步骤 S4 中，分析协同任务计算的计算成本的具体方法为：
S401. 定义协同计算的任务量：
定义在第时隙第/>辆车计算的任务量为/>，定义在无人机计算的任务量为：
其中为第/>时隙第/>辆车产生的任务量，/>为车辆编号，/>，/>为车辆数量；
S402. 计算协同任务计算的计算成本：
（1）本地处理任务量需要消耗的能量和时间分别为：
其中为车辆/>的固定CPU周期频率，/>是常量；
（2）车辆计算的成本：
其中和/>为车辆计算的能耗和时间延迟系数；
（3）无人机计算的时间延迟包括：
上行链路传输数据的时间
下行链路传输数据的时间
边缘云端的计算时间
其中参数（/>）表示输入的数据量大小和计算得到的结果数据量大小的比例，为无人机的计算频率，定义无人机计算的成本/>为以上三种时间延迟的代数和：
计算总计算成本：
其中，服从/>为均值、以/>为方差的随机分布函数/>，
，/>。
7.根据权利要求 6 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于：
所述鲁棒优化分配是指采用不确定性推理技术和风险分析技术，通过对任务需求的不确定性和变化性进行分析，采用动态调整策略来优化计算资源分配。
8. 根据权利要求 7 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于，所述步骤 S5 鲁棒优化分配的具体方法为：
为了确定每个时隙中车辆/>决定车辆计算承担的计算负载/>，定义以下优化公式：
其中，表示求得使计算总成本最大的随机分布函数/>，/>为所有车辆所有时隙期望本地处理的最大负载。
9. 根据权利要求 1 所述的无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，其特征在于，所述计算资源包括硬件资源和软件资源，具体包括CPU、GPU、内存、存储、网络。
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| GR01 | Patent grant | ||
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